Shannon-Hartley theorem can accurately calculate the channel capacity when the signal observation time is infinite. However, the calculation of finite-time capacity, which remains unknown, is essential for guiding the design of practical communication systems. In this paper, we investigate the capacity between two correlated Gaussian processes within a finite-time observation window. We first derive the finite-time capacity by providing a limit expression. Then we numerically compute the maximum transmission rate within a single finite-time window. We reveal that the number of bits transmitted per second within the finite-time window can exceed the classical Shannon capacity, which is called as the Exceed-Shannon phenomenon. Furthermore, we derive a finite-time capacity formula under a typical signal autocorrelation case by utilizing the Mercer expansion of trace class operators, and reveal the connection between the finite-time capacity problem and the operator theory. Finally, we analytically prove the existence of the Exceed-Shannon phenomenon in this typical case, and demonstrate the achievability of the finite-time capacity and its compatibility with the classical Shannon capacity.


翻译:当信号观测时间无限时,Shannon-Hartley 光学理论可以准确计算频道容量。 然而,计算有限时间容量对于指导实用通信系统的设计至关重要,但这一计算仍然未知。 在本文中,我们调查了一个有限时间观测窗口内两个相关高斯进程之间的容量。 我们首先通过提供一定的表达式来得出有限时间容量。 然后我们用数字计算一个单一有限时间窗口中的最大传输率。 我们发现,在限定时间窗口中每秒传输的位数可能超过典型的香农容量,即所谓的Exceed-Shannon 现象。 此外,我们通过利用追踪类操作员的Mercer扩展,在典型信号自动变异的情况下得出了一个固定时间容量公式,并揭示了有限时间容量问题与操作员理论之间的联系。 最后,我们分析地证明,在这个典型案例中存在超时间-Shannon现象,并表明有限时间容量及其与典型香农能力的兼容性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2020新书】傅里叶变换的离散代数,296页pdf
专知会员服务
111+阅读 · 2020年11月2日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年10月11日
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月24日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】卷积神经网络类间不平衡问题系统研究
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月18日
语音识别之--扑朔迷“离”
微信AI
6+阅读 · 2017年8月9日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月16日
VIP会员
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】卷积神经网络类间不平衡问题系统研究
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月18日
语音识别之--扑朔迷“离”
微信AI
6+阅读 · 2017年8月9日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员